Comprehensive Glycoprofiling of Oral Tumors Associates N-Glycosylation With Lymph Node Metastasis and Patient Survival
Notice bibliographique
Résumé
While altered protein glycosylation is regarded a trait of oral squamous cell carcinoma (OSCC), the heterogeneous and dynamic glycoproteome of tumor tissues from OSCC patients remain unmapped. To this end, we here employ an integrated multi-omics approach comprising unbiased and quantitative glycomics and glycoproteomics applied to a cohort of resected primary tumor tissues from OSCC patients with (n = 19) and without (n = 12) lymph node metastasis. While all tumor tissues displayed relatively uniform N-glycome profiles suggesting overall stable global N-glycosylation during disease progression, altered expression of six sialylated N-glycans was found to correlate with lymph node metastasis. Notably, glycoproteomics and advanced statistical analyses uncovered altered site-specific N-glycosylation revealing previously unknown associations with several clinicopathological features. Importantly, the glycomics and glycoproteomics data unveiled that comparatively high abundance of two core-fucosylated and sialylated N-glycans (Glycan 40a and Glycan 46a) and one N-glycopeptide from fibronectin were associated with low patient survival, while a relatively low abundance of N-glycopeptides from both afamin and CD59 were also associated with poor survival. This study provides insight into the complex OSCC tissue N-glycoproteome, thereby forming an important resource to further explore the underpinning disease mechanisms and uncover new prognostic glycomarkers for OSCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».